PostgreSQL Antipatterns- ယုန်တွင်းက ဘယ်လောက်နက်လဲ။ အထက်တန်းအဆင့်ကို ဖြတ်သန်းကြပါစို့

ရှုပ်ထွေးသော ERP စနစ်များတွင် များစွာသော အရာများသည် အထက်အောက် သဘောသဘာဝရှိသည်။တစ်သားတည်းဖြစ်နေသော အရာဝတ္ထုများ တန်းစီနေသောအခါ ဘိုးဘေး-မျိုးဆက် ဆက်ဆံရေးသစ်ပင် - ဤသည်မှာ လုပ်ငန်း၏ အဖွဲ့အစည်းဖွဲ့စည်းပုံ (ဤဌာနခွဲများ၊ ဌာနများနှင့် အလုပ်အဖွဲ့များ)၊ ကုန်ပစ္စည်းစာရင်း၊ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်များ၊ အရောင်းအမှတ်များ၏ ပထဝီဝင်အနေအထား၊...

တကယ်တော့ တစ်ခုမှ မရှိပါဘူး။ လုပ်ငန်းအလိုအလျောက်စနစ်များရလဒ်အနေဖြင့် မည်သည့်အဆင့်မှ မရှိနိုင်ပါ။ သို့သော် သင်သည် "စီးပွားရေးအတွက်" အလုပ်မလုပ်လျှင်ပင်၊ သင်သည် အထက်တန်းကျသော ဆက်ဆံရေးများကို အလွယ်တကူ ရင်ဆိုင်နိုင်သည်။ အဆင်မပြေပါဘူး၊ ဈေးဝယ်စင်တာရှိ သင့်မိသားစုသစ်ပင် သို့မဟုတ် ကြမ်းပြင်အစီအစဥ်သည် တူညီသောဖွဲ့စည်းပုံဖြစ်သည်။

ထိုကဲ့သို့သောသစ်ပင်ကို DBMS တွင်သိမ်းဆည်းရန်နည်းလမ်းများစွာရှိသည်၊ သို့သော်ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့သည်ရွေးချယ်စရာတစ်ခုတည်းကိုသာအာရုံစိုက်ပါမည်-

CREATE TABLE hier(
  id
    integer
      PRIMARY KEY
, pid
    integer
      REFERENCES hier
, data
    json
);

CREATE INDEX ON hier(pid); -- не забываем, что FK не подразумевает автосоздание индекса, в отличие от PK

အထက်တန်းအဆင့်၏ နက်နဲရာသို့ သင်ကြည့်ရှုနေချိန်တွင်၊ ထိုသို့သောဖွဲ့စည်းပုံနှင့်အတူ သင်၏ “နုံအသော” နည်းလမ်းများ မည်သို့ထိရောက်မည်ကို ကြည့်ရှုရန် စိတ်ရှည်စွာစောင့်ဆိုင်းနေပါသည်။

ပေါ်ပေါက်လာသော သာမာန်ပြဿနာများ၊ SQL တွင် ၎င်းတို့၏ အကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ကြိုးစားကြပါစို့။

#၁။ ယုန်တွင်းက ဘယ်လောက်နက်လဲ။

ဤဖွဲ့စည်းပုံသည် အဖွဲ့အစည်း၏ဖွဲ့စည်းပုံတွင် ဌာနခွဲများ၊ ဌာနခွဲများ၊ ကဏ္ဍများ၊ အကိုင်းအခက်များ၊ အလုပ်အဖွဲ့များ... - ၎င်းတို့ကို သင်မည်သို့ပင်ခေါ်သည်ဖြစ်စေ လက်အောက်ခံဌာနများ၏ လက်အောက်ငယ်သားများကို ထင်ဟပ်စေမည်ကို အတိအကျလက်ခံကြပါစို့။

ဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ 10K ဒြပ်စင်များ၏ 'သစ်ပင်' ကို ထုတ်လုပ်ကြပါစို့

INSERT INTO hier
WITH RECURSIVE T AS (
  SELECT
    1::integer id
  , '{1}'::integer[] pids
UNION ALL
  SELECT
    id + 1
  , pids[1:(random() * array_length(pids, 1))::integer] || (id + 1)
  FROM
    T
  WHERE
    id < 10000
)
SELECT
  pids[array_length(pids, 1)] id
, pids[array_length(pids, 1) - 1] pid
FROM
  T;

အရိုးရှင်းဆုံးအလုပ်ဖြင့် စတင်ကြပါစို့ - တိကျသောကဏ္ဍတစ်ခုအတွင်း အလုပ်လုပ်သော ဝန်ထမ်းများအားလုံးကို ရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် အထက်တန်းအဆင့် သတ်မှတ်ချက်များအရ - node တစ်ခု၏ကလေးများအားလုံးကိုရှာပါ။. သားစဉ်မြေးဆက်၏ "အနက်" ကိုရရန်လည်း ကောင်းပေသည်... ဤအရာအားလုံးသည် ဥပမာ တစ်မျိုးမျိုးကို တည်ဆောက်ရန် လိုအပ်ပေလိမ့်မည်။ ဤ၀န်ထမ်းများ၏ ID စာရင်းအပေါ်အခြေခံ၍ ရှုပ်ထွေးသောရွေးချယ်မှု.

ဤသားစဉ်မြေးဆက်များ၏ အဆင့်နှစ်ဆင့်သာရှိပြီး အရေအတွက်သည် တစ်ဒါဇင်အတွင်းသာရှိသော်လည်း အဆင့် 5 ထက်ပို၍ မျိုးဆက်ဒါဇင်များစွာရှိနေပြီဆိုလျှင် အားလုံးအဆင်ပြေသွားပါမည်။ ရိုးရာ down-tree ရှာဖွေမှု ရွေးချယ်မှုများကို မည်သို့ရေးထားသည် (နှင့် အလုပ်) ကို ကြည့်ကြပါစို့။ သို့သော် ဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏သုတေသနအတွက် စိတ်ဝင်စားစရာအကောင်းဆုံးဖြစ်မည့် node များကို ဆုံးဖြတ်ကြပါစို့။

အကောင်းဆုံး "နက်နဲ" သစ်ပင်ခွဲများ

WITH RECURSIVE T AS (
  SELECT
    id
  , pid
  , ARRAY[id] path
  FROM
    hier
  WHERE
    pid IS NULL
UNION ALL
  SELECT
    hier.id
  , hier.pid
  , T.path || hier.id
  FROM
    T
  JOIN
    hier
      ON hier.pid = T.id
)
TABLE T ORDER BY array_length(path, 1) DESC;

 id  | pid  | path
---------------------------------------------
7624 | 7623 | {7615,7620,7621,7622,7623,7624}
4995 | 4994 | {4983,4985,4988,4993,4994,4995}
4991 | 4990 | {4983,4985,4988,4989,4990,4991}
...

အကောင်းဆုံး "ကျယ်" သစ်ပင်ခွဲများ

...
SELECT
  path[1] id
, count(*)
FROM
  T
GROUP BY
  1
ORDER BY
  2 DESC;

id   | count
------------
5300 |   30
 450 |   28
1239 |   27
1573 |   25

ဤမေးခွန်းများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံမှန်ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ထပ်ခါတလဲလဲ JOIN:


ဒီတောင်းဆိုမှုပုံစံနဲ့ သိသာပါတယ်။ ထပ်တလဲလဲပြုလုပ်သည့်အရေအတွက်သည် စုစုပေါင်းသားစဉ်မြေးဆက်အရေအတွက်နှင့် ကိုက်ညီမည်ဖြစ်သည်။ (၎င်းတို့အထဲမှ ဒါဇင်များစွာရှိသည်)၊ ၎င်းသည် အလွန်အရေးကြီးသော အရင်းအမြစ်များကို ယူနိုင်ပြီး ရလဒ်အနေဖြင့် အချိန်ဖြစ်သည်။

"အကျယ်ဆုံး" အပင်ခွဲကို စစ်ဆေးကြည့်ရအောင်။

WITH RECURSIVE T AS (
  SELECT
    id
  FROM
    hier
  WHERE
    id = 5300
UNION ALL
  SELECT
    hier.id
  FROM
    T
  JOIN
    hier
      ON hier.pid = T.id
)
TABLE T;

[explain.tensor.ru တွင်ကြည့်ရှုရန်]

မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း ကျွန်ုပ်တို့သည် မှတ်တမ်း 30 လုံးကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ သို့သော် ၎င်းတို့သည် ဤအရာအတွက် စုစုပေါင်းအချိန်၏ 60% ကို အသုံးပြုခဲ့ကြသည် - အကြောင်းမှာ ၎င်းတို့သည် အညွှန်းတွင် ရှာဖွေမှု 30 ကိုလည်း ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ လျှော့ဖို့ ဖြစ်နိုင်သလား။

အညွှန်းအားဖြင့် အစုလိုက် ပြန်လည်စစ်ဆေးခြင်း။

node တစ်ခုစီအတွက် သီးခြားအညွှန်းမေးခွန်းတစ်ခု ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။ မဟုတ်ဘူး - အညွှန်းကနေဖတ်လို့ရတယ်။ ခေါ်ဆိုမှုတစ်ခုတွင် သော့များစွာကို တစ်ပြိုင်နက် အသုံးပြုခြင်း။ ဖြတ်. = ANY(array).

ထိုကဲ့သို့သော ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုအုပ်စုတစ်ခုစီတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ယခင်အဆင့်တွင်တွေ့ရှိရသော ID အားလုံးကို "nodes" ဖြင့် ရယူနိုင်သည်။ အဲဒါကတော့ နောက်တဆင့်ချင်းစီမှာ ကျနော်တို့ လုပ်မှာပါ။ အဆင့်တစ်ခု၏ အမျိုးအနွယ်အားလုံးကို တစ်ပြိုင်နက် ရှာဖွေပါ။.

ကံဆိုးတာပဲ၊ ထပ်ခါတလဲလဲရွေးချယ်မှုတွင်၊ အစုအဝေးမေးမြန်းမှုတစ်ခုတွင် သင်ကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်၍မရပါ။သို့သော် ယခင်အဆင့်တွင် တွေ့ရှိခဲ့သည့်အရာကို တစ်နည်းနည်းဖြင့် ရွေးချယ်ရန် လိုအပ်သည်... ရွေးချယ်မှုတစ်ခုလုံးအတွက် nested query ပြုလုပ်ရန် မဖြစ်နိုင်သော်လည်း ၎င်း၏ သီးခြားနယ်ပယ်အတွက် ဖြစ်နိုင်သည်။ ဤအကွက်သည် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုရန်လိုအပ်သောအရာဖြစ်သည့် array တစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။ ANY.

နည်းနည်းတော့ ရူးသွပ်တယ်လို့ ထင်ရပေမယ့် ပုံထဲမှာတော့ အရာအားလုံးက ရိုးရှင်းပါတယ်။

WITH RECURSIVE T AS (
  SELECT
    ARRAY[id] id$
  FROM
    hier
  WHERE
    id = 5300
UNION ALL
  SELECT
    ARRAY(
      SELECT
        id
      FROM
        hier
      WHERE
        pid = ANY(T.id$)
    ) id$
  FROM
    T
  WHERE
    coalesce(id$, '{}') <> '{}' -- условие выхода из цикла - пустой массив
)
SELECT
  unnest(id$) id
FROM
  T;

[explain.tensor.ru တွင်ကြည့်ရှုရန်]

ဒီနေရာမှာ အရေးကြီးဆုံးအရာကတောင် မဟုတ်ဘူး။ အချိန်မီ 1.5 ကြိမ်အနိုင်ရနှင့် 5 အစား အညွှန်းသို့ ခေါ်ဆိုမှု ၅ ကြိမ်သာ ရှိသည်ဖြစ်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့တွင် buffers နည်းပါးသွားသည်ကို နုတ်လိုက်ပါသည်။

အပိုဆုကြေးတစ်ခုသည် နောက်ဆုံးမတည်မငြိမ်ဖြစ်ပြီးနောက်၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်သူများကို "အဆင့်များ" ဖြင့် အစဉ်လိုက်နေမည်ဟူသော အချက်ဖြစ်သည်။

Node လက္ခဏာ

စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် နောက်စဉ်းစားချက်မှာ - "အရွက်" သားသမီးမရနိုင်ပါ။ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့အတွက် လုံးဝ "အောက်တန်းကျ" ရန် မလိုအပ်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ငန်းတာဝန်ကို ပုံဖော်ရာတွင်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဌာနဆိုင်ရာကွင်းဆက်များကို လိုက်နာပြီး ဝန်ထမ်းတစ်ဦးထံရောက်ရှိပါက ဤဌာနခွဲတွင် နောက်ထပ်ကြည့်ရှုရန်မလိုအပ်ပါ။

ငါတို့ စားပွဲထဲကို ဝင်ရအောင် အပိုဆောင်း boolean-လယ်ကျွန်ုပ်တို့၏သစ်ပင်ရှိ ဤအထူးဝင်ပေါက်သည် “node” ရှိ၊ မရှိ ကျွန်ုပ်တို့အား ချက်ချင်းပြောပြလိမ့်မည် - ဆိုလိုသည်မှာ၊ ၎င်းတွင် သားစဉ်မြေးဆက်များ လုံးဝရှိနိုင်သည်ဖြစ်စေ၊

ALTER TABLE hier
  ADD COLUMN branch boolean;

UPDATE
  hier T
SET
  branch = TRUE
WHERE
  EXISTS(
    SELECT
      NULL
    FROM
      hier
    WHERE
      pid = T.id
    LIMIT 1
);
-- Запрос успешно выполнен: 3033 строк изменено за 42 мс.

မိုက်တယ်! သစ်ပင်ဒြပ်စင်အားလုံး၏ 30% ထက် အနည်းငယ်သာ ဆင်းသက်လာကြောင်း တွေ့ရှိရပါသည်။

ယခု အနည်းငယ်ခြားနားသော စက်ပြင်တစ်ခုကို အသုံးပြုကြပါစို့ - မှတဆင့် recursive အပိုင်းသို့ ချိတ်ဆက်မှုများ LATERAL၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား recursive “table” ၏ အကွက်များကို ချက်ခြင်းဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး သော့အစုံကိုလျှော့ချရန် node တစ်ခုပေါ်အခြေခံ၍ စစ်ထုတ်မှုအခြေအနေတစ်ခုနှင့်အတူ ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပါ-

WITH RECURSIVE T AS (
  SELECT
    array_agg(id) id$
  , array_agg(id) FILTER(WHERE branch) ns$
  FROM
    hier
  WHERE
    id = 5300
UNION ALL
  SELECT
    X.*
  FROM
    T
  JOIN LATERAL (
    SELECT
      array_agg(id) id$
    , array_agg(id) FILTER(WHERE branch) ns$
    FROM
      hier
    WHERE
      pid = ANY(T.ns$)
  ) X
    ON coalesce(T.ns$, '{}') <> '{}'
)
SELECT
  unnest(id$) id
FROM
  T;

[explain.tensor.ru တွင်ကြည့်ရှုရန်]

ကျွန်ုပ်တို့သည် နောက်ထပ် အညွှန်းခေါ်ဆိုမှုတစ်ခုကို လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ Volume မှာ 2 ကြိမ်ထက်ပိုအနိုင်ရရှိခဲ့ပါတယ်။ စစ်ဖို့။

#၂။ အမြစ်ကိုပြန်သွားရအောင်

မည်သည့်အရင်းအမြစ်စာရွက် (နှင့်မည်သည့်အညွှန်းကိန်းများဖြင့်) ကိုနမူနာတွင်ထည့်သွင်းစေသနည်း ဟူသောအချက်အလက်ကိုဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင်ဒြပ်စင်အားလုံးအတွက်မှတ်တမ်းများကိုစုဆောင်းရန်လိုအပ်ပါကဤ algorithm သည်အသုံးဝင်လိမ့်မည် - ဥပမာ - အကျဉ်းချုပ်အစီရင်ခံစာကိုဖန်တီးရန် node များထဲသို့ ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့်

တောင်းဆိုချက်သည် အလွန်ခက်ခဲသည်ဟု ထင်ရသောကြောင့် အောက်ပါအချက်ကို အယူအဆ သက်သေအဖြစ်သာ ယူသင့်သည်။ ဒါပေမယ့် သင့်ဒေတာဘေ့စ်ကို လွှမ်းမိုးထားတယ်ဆိုရင် အလားတူနည်းလမ်းတွေကို အသုံးပြုဖို့ စဉ်းစားသင့်ပါတယ်။

ရိုးရှင်းသောဖော်ပြချက်အချို့ဖြင့် စတင်ကြပါစို့။

• ဒေတာဘေ့စ်မှတူညီသောမှတ်တမ်း တစ်ကြိမ်ပဲဖတ်တာ အကောင်းဆုံးပါပဲ။.
• ဒေတာဘေ့စ်မှမှတ်တမ်းများ အတွဲလိုက်ဖတ်ရတာ ပိုထိရောက်တယ်။တစ်ယောက်တည်းထက်။

ယခုကျွန်ုပ်တို့လိုအပ်သောတောင်းဆိုချက်ကိုတည်ဆောက်ရန်ကြိုးစားကြပါစို့။

ခြေလှမ်း 1

ထင်ရှားသည်မှာ၊ recursion ကို အစပြုသောအခါ (ထိုအရာမရှိလျှင် ဘယ်မှာရှိမည်နည်း)၊ ကနဦးသတ်မှတ်သတ်မှတ်မှုအစုအပေါ်အခြေခံ၍ အရွက်များ၏မှတ်တမ်းများကို ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင်နုတ်ယူရမည်ဖြစ်ပါသည်။

WITH RECURSIVE tree AS (
  SELECT
    rec -- это цельная запись таблицы
  , id::text chld -- это "набор" приведших сюда исходных листьев
  FROM
    hier rec
  WHERE
    id = ANY('{1,2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024,2048,4096,8192}'::integer[])
UNION ALL
  ...

"set" ကို array တစ်ခုမဟုတ်ဘဲ string တစ်ခုအဖြစ် သိမ်းဆည်းထားသည့် တစ်စုံတစ်ဦးအတွက် ထူးဆန်းသည်ဟု ထင်ပါက၊ ဤအတွက် ရိုးရှင်းသော ရှင်းလင်းချက်တစ်ခု ရှိပါသည်။ strings များအတွက် built-in "gluing" လုပ်ဆောင်ချက်ရှိသည်။ string_aggဒါပေမယ့် arrays အတွက် မဟုတ်ပါဘူး။ ဒါ​ပေမဲ့ သူမ သင်ကိုယ်တိုင်အကောင်အထည်ဖော်ရန်လွယ်ကူသည်။.

ခြေလှမ်း 2

ယခု ဆက်လက်ဖတ်ရှုရန် လိုအပ်မည့် ကဏ္ဍ ID အစုအဝေးတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ကို မူရင်းသတ်မှတ်မှု၏ မတူညီသော မှတ်တမ်းများတွင် အမြဲလိုလို ပွားနေလိမ့်မည် - ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် သူတို့ကို အုပ်စုလိုက်အရင်းအမြစ်အရွက်အကြောင်းအချက်အလက်ကိုထိန်းသိမ်းစောင့်ရှောက်နေစဉ်။

သို့သော် ဤတွင် ပြဿနာသုံးခုက ကျွန်ုပ်တို့ကို စောင့်ကြိုနေပါသည်။

1. မေးမြန်းမှု၏ "subrecursive" အပိုင်းတွင် ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်ချက်များ မပါဝင်နိုင်ပါ။ GROUP BY.
2. ထပ်ခါတလဲလဲ "ဇယား" ကို ကိုးကားခြင်းသည် nested subquery တစ်ခုတွင် မဖြစ်နိုင်ပါ။
3. ပြန်ကောက်သည့်အပိုင်းရှိ တောင်းဆိုချက်တစ်ခုတွင် CTE မပါဝင်နိုင်ပါ။

ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ ဤပြဿနာများအားလုံးသည်ပတ် ၀ န်းကျင်တွင်လုပ်ဆောင်ရန်အလွန်လွယ်ကူသည်။ အဆုံးကနေ စလိုက်ရအောင်။

CTE သည် recursive အပိုင်းဖြစ်သည်။

ဤကဲ့သို့သော မဟုတ် အလုပ်လုပ်သည်-

WITH RECURSIVE tree AS (
  ...
UNION ALL
  WITH T (...)
  SELECT ...
)

ထို့ကြောင့် ၎င်းသည် အလုပ်ဖြစ်သည်၊ ကွင်းစဥ်များသည် ခြားနားမှုကို ဖြစ်စေသည်။

WITH RECURSIVE tree AS (
  ...
UNION ALL
  (
    WITH T (...)
    SELECT ...
  )
)

ထပ်တူကျသော "ဇယား" ကို ဆန့်ကျင်သည့် အစုအဝေးမေးမြန်းချက်

ဟမ်း... ထပ်ခါတလဲလဲ CTE ကို စုံစမ်းမေးမြန်းမှုတစ်ခုတွင် ဝင်ရောက်၍မရပါ။ ဒါပေမယ့် CTE ထဲမှာ ဖြစ်နိုင်တယ်။ နှင့် အစုအဝေးတောင်းဆိုမှုတစ်ခုသည် ဤ CTE ကို အသုံးပြုပြီးဖြစ်သည်။

ပြန်လှည့်ခြင်းအတွင်း၌ အုပ်စုဖွဲ့ပါ။

အဆင်မပြေပါဘူး၊ ဒါပေမယ့်... အသုံးပြုခြင်းဖြင့် GROUP ကို ​​အတုယူရန် ရိုးရှင်းသောနည်းလမ်းတစ်ခုရှိသည်။ DISTINCT ON နှင့် window functions များ။

SELECT
  (rec).pid id
, string_agg(chld::text, ',') chld
FROM
  tree
WHERE
  (rec).pid IS NOT NULL
GROUP BY 1 -- не работает!

ဒါက ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ။

SELECT DISTINCT ON((rec).pid)
  (rec).pid id
, string_agg(chld::text, ',') OVER(PARTITION BY (rec).pid) chld
FROM
  tree
WHERE
  (rec).pid IS NOT NULL

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိန်းဂဏန်း ID ကို အဘယ်ကြောင့် စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲထားသည်ကို တွေ့ရသည် - ၎င်းတို့ကို ကော်မာများဖြင့် ခွဲ၍ အတူတကွ ပေါင်းနိုင်စေရန်။

ခြေလှမ်း 3

ဖိုင်နယ်အတွက် ကျွန်တော်တို့ ဘာမှ မကျန်တော့ပါ။

• အုပ်စုဖွဲ့ ID အစုံအပေါ် အခြေခံ၍ "ကဏ္ဍ" မှတ်တမ်းများကို ကျွန်ုပ်တို့ ဖတ်ပါသည်။
• မူရင်းစာရွက်များ၏ "အစုံ" နှင့် နုတ်ထားသောအပိုင်းများကို နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။
• set-string ကိုသုံးပြီး "ချဲ့" unnest(string_to_array(chld, ',')::integer[])

WITH RECURSIVE tree AS (
  SELECT
    rec
  , id::text chld
  FROM
    hier rec
  WHERE
    id = ANY('{1,2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024,2048,4096,8192}'::integer[])
UNION ALL
  (
    WITH prnt AS (
      SELECT DISTINCT ON((rec).pid)
        (rec).pid id
      , string_agg(chld::text, ',') OVER(PARTITION BY (rec).pid) chld
      FROM
        tree
      WHERE
        (rec).pid IS NOT NULL
    )
    , nodes AS (
      SELECT
        rec
      FROM
        hier rec
      WHERE
        id = ANY(ARRAY(
          SELECT
            id
          FROM
            prnt
        ))
    )
    SELECT
      nodes.rec
    , prnt.chld
    FROM
      prnt
    JOIN
      nodes
        ON (nodes.rec).id = prnt.id
  )
)
SELECT
  unnest(string_to_array(chld, ',')::integer[]) leaf
, (rec).*
FROM
  tree;

[explain.tensor.ru တွင်ကြည့်ရှုရန်]

source: www.habr.com